QueryCraft é uma ferramenta de engenharia de prompts baseada em Python, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Permite aos usuários definir prompts estruturados por meio de um pipeline modular, conectar-se perfeitamente a várias APIs de LLM e conduzir avaliações automatizadas de acordo com métricas personalizadas. Com registro embutido de uso de tokens e custos, os desenvolvedores podem medir o desempenho, comparar variações de prompts e identificar ineficiências. O QueryCraft também inclui ferramentas de depuração para inspecionar saídas de modelos, visualizar etapas do fluxo de trabalho e fazer benchmarking entre diferentes modelos. Suas interfaces CLI e SDK permitem integração em pipelines de CI/CD, apoiando iteração rápida e colaboração. Ao fornecer um ambiente abrangente para o design, teste e otimização de prompts, o QueryCraft ajuda as equipes a entregarem soluções de agentes de IA mais precisas, eficientes e econômicas.

LlamaIndex é uma biblioteca Python focada em desenvolvedores, projetada para conectar grandes modelos de linguagem a dados privados ou específicos de domínio. Oferece múltiplos tipos de índice — como vetores, árvores e índices de palavras-chave — além de adaptadores para bancos de dados, sistemas de arquivos e APIs web. A estrutura inclui ferramentas para dividir documentos em nós, incorporar esses nós usando modelos de incorporação populares e realizar buscas inteligentes para fornecer contexto a um LLM. Com cache embutido, esquemas de consulta e gerenciamento de nós, LlamaIndex simplifica a construção de geração aumentada por recuperação, permitindo respostas altamente precisas e ricas em contexto em aplicações como chatbots, serviços de QA e pipelines de análise.

O Agente LLMLing é uma estrutura modular para construir, configurar e implantar agentes de IA alimentados por modelos de linguagem grande. Usuários podem criar múltiplos papéis de agentes, conectar ferramentas externas ou APIs, gerenciar memória conversacional e orquestrar fluxos de trabalho complexos. A plataforma inclui um playground baseado no navegador que visualiza as interações dos agentes, registra o histórico de mensagens e permite ajustes em tempo real. Com um SDK em Python, desenvolvedores podem criar comportamentos personalizados, integrar bancos de dados vetoriais e estender o sistema via plugins. O Agente LLMLing simplifica a criação de chatbots, bots de análise de dados e assistentes automatizados fornecendo componentes reutilizáveis e abstrações claras para colaboração multiagente.